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Mikroplastik lässt sich zunehmend in der Umwelt nachweisen, wobei weder Herkunft noch Menge lokal bekannt sind. Unter der Prämisse negativer Auswirkungen auf die Umwelt kann sich eine fehlende Transparenz lokaler Mikroplastikemissionen zu einem strategischen Nachteil für unsere Gesellschaft entwickeln. Gemäß dem Vorsorgeprin-zip kann die präventive Daten- und Transparenzschaffung eine angemessene Reaktion im Sinne des Umwelt- und Gesundheitsschutzes erleichtern. Im Forschungsprojekt "mMEU Mobilitätsbedingte Mikroplastikemissionen in der Umwelt“ arbeiteten das Wuppertal Institut für Klima, Umwelt, Energie (WI) und der FIR e.V. an der RWTH Aachen (FIR) gemeinsam an der Frage, wie eine lokale Ermittlung der Mikroplastikemission anhand von Datenquellen, die sich vor allem aus der Verkehrsinfrastruktur ergeben, erhoben werden kann. Es wurden verschiedene Umgebungsdatenquellen und -typen untersucht und hinsichtlich ihrer Zugänglichkeit, Qualität und Anwendbarkeit bewertet, sodass eine effiziente Data-Governance ermöglicht wird.
To stay competitive, the central challenge for many companies at present is to master the process of transformation in the sense of a fundamental redesign of central processes or even of the entire company. Digitization and the need to redefine and reposition oneself in a sustainable economy are just two examples of the main drivers of this transformation. In this context, the basic question of the fundamental necessity of a comprehensive transformation in the sense of a business transformation no longer even arises for most companies in the age of digital transformation. Instead, the focus is on the question of how companies can manage the complexity associated with the scope of a transformation and the necessary changes in terms of the business strategy and on how to ensure the efficiency and success of the transformation. The challenge is to simultaneously design new structures and systems on the substantive level and also to break up established patterns of behavior.
Understanding the Organizational Impact of Robotic Process Automation: A Socio-Technical Perspective
(2022)
Interest in AI-driven automation software is growing constantly across
all industries, as these technologies enable companies to almost automate administrative processes completely and significantly increase operational efficiency.
However, many implementation attempts fail due to a lack of understanding of how these technologies affect the various socio-technical aspects that are intertwined in an organisation. This leads to a widening gap between value propositions of automation software and the ability of companies to exploit them. For long-term
success, collaboration between humans and software robots in the organization must be optimised. Therefore, the social, technical, and organizational impact of Robotic Process Automation was investigated. Following a socio-technical systems approach, a model was developed and validated in a use case of a company in the mechanical engineering sector. Knowing the influencing factors before launching large-scale automation initiatives will help practitioners to better exploit
efficiency potentials and increase the long-term success.
Driven by different trends, such as digitalization, the number of companies aiming for successful business transformation is increasing, while new structures and systems are paving the way. Strategic agile management systems offer significant potential benefits given the increasing speed of the evolving environment in which organizations find themselves these days. To select and implement the appropriate strategic agile management system, companies need to understand the underlying theoretical principles to be able to select the most suitable for the respective company and to introduce it based on individual adaption. Within this paper, a morphology is presented to improve theoretical knowledge about strategic agile management systems. Creating a common understanding of strategic agile management systems and their current areas of application creates a suitable frame of reference for future research projects.
While digitization is a strategic advantage in numerous industries such as the automotive industry or mechanical engineering, other industries like the German quarrying industry have not yet established a transformation towards a digitized industry. This leads to inefficient work and inaccurate forecasting capabilities. To address these challenges, digital platforms can incentivize digitization
by supporting the capacity utilization and forecasting capability of these companies. In this paper, the quarrying industry is analyzed by a morphology and different types of companies are identified. Knowing the digital maturity of these companies and by determining the key factors to forecast demands and the capacity utilization, different operating models are derived. Combined with a morphology and the value creation system, different scenarios for the identification of platform services are examined. These scenarios are weighted in a utility analysis to get an operating model blueprint to develop and establish digital platforms in less digitized industries.
Der gesellschaftliche Wandel hin zu mehr Nachhaltigkeit ist in vollem Gange und erfordert eine Neupositionierung der produzierenden Industrie. Durch immer stärker zunehmende wissenschaftliche Erkenntnisse über die voraussichtlichen und bereits
sichtbaren Auswirkungen einer bisher unzureichenden Anpassung wächst der Handlungsdruck, der die Regulatorien der Politik verändern und die Spielregeln der Industrie bestimmen wird. Das andauernde Streben nach Wachstum, Kostenoptimierung und Zeiteinsparung überschreitet längst die planetarischen Grenzen unseres Planeten. Ohne enorme Veränderungen des Wirtschaftens hin zu einer einfachen oder doppelten Entkopplung von Wirtschaft und Umwelt ist eine Trendumkehr nicht zu schaffen.
Industrieweit muss Verantwortung übernommen werden, einen Transformationsprozess zur Industrial Sustainability zu vollziehen, in dem die Industrie als Bestandteil eines sozial, ökologisch und wirtschaftlich nachhaltigen Gesamtsystems aktiv zur Gesundheit des Planeten beiträgt. Um Industrial Sustainability zu erreichen, benötigen Unternehmen einen Ordnungsrahmen zur Einordnung ihrer unternehmensweiten Initiativen. Es gilt, das normative Verständnis in konkrete Unternehmensstrategien zu übersetzen und diese in Organisationen zu operationalisieren.
Zu diesem Zweck wurde ein Ordnungsrahmen der Industrial Sustainability entwickelt, der die Komplexität der Problematik greifbar macht und eine methodische Unterstützung für Unternehmen bereitstellt, die individuellen Handlungsfelder zu identifizieren und unternehmensindividuelle Transformationspfade zu erkennen. Dazu zeigen die vier Handlungsfelder Produkte & Dienstleistungen, Management & Organisation, Produktion & Wertschöpfungsnetzwerk, Mitarbeitende &
Kultur auf, in welchen Bereichen der Transformationsprozess betrachtet werden muss. Best-Practice-Ansätze der Reifenhäuser GmbH & Co. KG, des
Siemens AG AI Lab, der AIXTRON SE und des Schaeffler Sondermaschinenbau geben Lesenden Denkanstöße, die Transformation hin zur Industrial Sustainability zu beschreiten.
Business ecosystems have become a novel type of value system in all economic sectors. Many of the world’s largest and most valuable companies operate with business ecosystem approaches. The lack of a uniform understanding of business ecosystems’ features and characteristics make it difficult for decision makers in companies to develop and implement effective business ecosystem strategies. We created a morphology that describes all value systems and applied it to business ecosystems. We link business ecosystem characteristics to current interorganizational research and also help practitioners
operationalize the concept of business ecosystems. Companies can use the managerial implications we provide to leverage ecosystems and co-create value.